на номінальна нарахована заробітна плата працівників організацій. Таким чином, дана компонента відображає соціально-економічну сторону життя безробітних.
Друга головна компонента (z 2) має тісний зв'язок з коефіцієнтами пенсійного навантаження, народжуваності та міграційного приросту. Іншими словами, вона описує демографічні процеси в регіонах.
Третя (z 3) і четверта (z 4) компоненти тісно пов'язані з введенням в дію житлових будинків на 1000 чоловік населення і з індексом споживчих цін відповідно. Таким чином, їх можна проінтерпретувати як забезпеченість житлом та інфляція.
Остання, п'ята головна компонента (z 5) має тісний зв'язок з питомою вагою збиткових організацій, а також з індексом фізичного обсягу інвестицій в основний капітал. Зважаючи відносини обох змінних до організаціям дана компонента може бути проинтерпретирована як економічне становище організацій.
У продовження аналізу, побудуємо лінійне рівняння регресії на головні компоненти, використовуючи покроковий метод виключення змінних. У результаті оцінки маємо наступну модель:
Якщо перевірити дане рівняння на значимість за допомогою F-Cтатистика Фішера і його коефіцієнти - за допомогою t-критерію Стьюдента, то у всіх випадках відкидається гіпотеза про незначущості коефіцієнтів і рівняння в цілому на 95%-му рівні значущості. Незначимой є тільки константа, значення якої прагне до нуля.
Залишки даної моделі (додаток 10), згідно одновиборочному критерієм Колмогорова-Смирнова, є нормально розподіленими. Крім того, тест Бреуша-Пагана-Годфрі на відсутність гетероскедастичності залишків показав, що залишки гомоскедастічни. На закінчення, залишки були перевірені на незалежність, використовуючи статистику Дарбіна-Уотсона, яка вказала на відсутність автокореляції першого порядку. Таким чином, побудовану лінійну регресію на перші два головні компоненти можна вважати адекватною.
Як було вже згадано вище, виникають труднощі при інтерпретації моделі, побудованої на головні компоненти. Можна відзначити, що при збільшенні значення компоненти, що характеризує соціально-економічне становище безробітних на 1, нормоване значення рівня безробіття зменшиться на 0,257 одиниць. Більший вплив робить головна компонента, найбільш тісно пов'язана з демографічними процесами в регіоні: при збільшенні відповідної головної компоненти на 1, нормований рівень безробіття скорочується на 0,706 одиниць.
Якщо порівнювати регресію, побудовану на головні компоненти і на три певних фактора, то друга виявляється більш вдалою, з точки зору простоти і ясності інтерпретації. Крім того, якщо порівнювати скориговані коефіцієнти детермінації, які враховують різну кількість регресорів в рівняннях, то в першому випадку (регресія на компоненти) він становить 0,547 а в другому 0,540. Іншими словами, побудова моделі, використовуючи головні компоненти в якості факторів, що не поліпшило отриманих раніше результатів. Більш того, цей аналіз ще раз підтвердив результати попередньої моделі, так як друга компонента містить фактори x2 і x3 (коефіцієнти народжуваності та міграційного приросту), а x4 (питома вага домогосподарств, що мають персональний комп'ютер з доступом в Інтернет) входить до складу першої головної компоненти .
3.2 Аналіз динаміки рівня безробіття в ...
